逻辑回归绘制特征重要程度排名

逻辑回归模型本身并没有提供直接获取特征重要性的属性。但是，你可以使用特征的系数（coefficients）的绝对值作为特征的重要性度量。

以下是一个示例代码来实现逻辑回归模型特征重要程度排名的绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 获取特征系数
coefficients = model.coef_[0]

# 获取特征名称
feature_names = df.columns.tolist()  # 假设你的数据是使用 Pandas 的 DataFrame 存储的

# 对特征系数绝对值进行排序
indices = np.argsort(np.abs(coefficients))[::-1]

# 绘制特征重要程度排名条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title("Feature Importance Ranking")
plt.bar(range(len(indices)), np.abs(coefficients)[indices])
plt.xticks(range(len(indices)), [feature_names[i] for i in indices], rotation=45)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Importance")
plt.show()

通过以上代码，你可以获得一个特征重要程度排名的条形图，其中 x 轴表示特征名称，y 轴表示特征的重要性（系数的绝对值）。请确保 `feature_names` 列表与数据的特征顺序一致，以正确地显示特征名称。